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Main Title: Visualisierung modellbasierter Prozessdaten in der verfahrenstechnischen Leitwarte - Ein Ansatz zur nutzerzentrierten Gestaltung höherer Prozessführungssysteme
Translated Title: Visualization of model-based process data in chemical industry – An approach to user-centered design of advanced process control systems
Author(s): Barz, Tilman
Advisor(s): Wozny, Günter
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Der Einsatz digitaler Leittechnik für die Prozessführung in der chemischen Industrie eröffnet vielfältige Möglichkeiten für den Einsatz komplexer Automatisierungssysteme. Unter diesen sogenannten höheren regelungstechnischen Verfahren weisen modellbasierte Systeme heute die größte Zahl an Anwendungen auf. Ihnen wird in erster Linie aufgrund ihres hohen Potentials für die Effizienz- und Qualitätssteigerung von Produktionsprozessen zunehmend Bedeutung zugeschrieben. Dabei haben jedoch in der Vergangenheit nicht alle implementierten Systeme die erwarteten Erfolge erzielt. Dies ist hauptsächlich auf Mängel und Schwierigkeiten im Umgang mit den Systemen im laufenden Betrieb zurückführen. Diese führen zu einer geringen Akzeptanz seitens der Operateure, aus denen die Ignoranz bzw. der Nicht-Gebrauch der Systeme folgen können. Die Ursachen liegen vor allem in der Komplexität der eingesetzten Verfahren, dem damit verbundenen erhöhten Aufwand für die Überwachung und Nutzung sowie dem Fehlen einer etablierten Mensch-Maschine-Schnittstelle begründet. Die ergonomische Qualität der Systeme ist gering, was sich in erster Line in fehlenden Eigenschaften wie Transparenz und Erwartungskonformität äußert. In dieser Arbeit wird die Entwicklung einer akzeptanzförderlichen Gestaltungslösung für die Mensch-Maschine-Schnittstelle modellbasierter Prozessführungssysteme verfolgt. Zentrales Anforderungskriterium ist die geeignete Darstellung der Güte der den Systemen zugrundeliegenden Prozessmodelle. Diese systeminherente Eigenschaft ist eng mit der Zuverlässigkeit verknüpft, beeinflusst maßgeblich die Performanz der Automatisierungslösung und ist entscheidend für die Überwachung. Als indirekte Bewertungsmaße für die Modellgüte lassen sich Indikatoren zur Ergebnisunsicherheit modellbasierter Daten nutzen. Ihre transparente Darstellung stellt somit die Grundlage für die Beurteilung des Systems dar. Sie fördert die Korrelation des subjektiven Nutzerempfindens und der realen Zuverlässigkeit und ist daher Voraussetzung für die Akzeptanz. Richtlinien und konkrete Gestaltungsvorschläge für modellbasierte Prozessdaten sowie ihre Ergebnisunsicherheit wurden in Zusammenarbeit mit Experten auf dem Gebiet der nutzerzentrierten Entwicklung von Mensch-Maschine-Systemen erarbeitet. Basierend auf den Ergebnissen werden prototypische Darstellungsformen für das Kurvenbild präsentiert, welche als emulierte Bedienschnittstelle an das reale Leitsystem einer Destillationskolonne angebunden wurden. Den prozesstechnischen Hintergrund liefern typische Anwendungen modellbasierter Systeme: Softsensoren, die modellbasierte Regelung und die Arbeitspunktoptimierung. Für die Quantifizierung der Güte verwendeter Prozessmodelle und die Ermittlung der Ergebnisunsicherheit modellbasierter Daten werden stochastische Berechnungsmethoden herangezogen. In diesem Zusammenhang werden die speziellen Herausforderungen abgeleitet und illustriert, welche sich aus der Behandlung komplexer dynamischer nichtlinearer Systeme der Verfahrenstechnik und für die Ermittlung optimaler Entscheidungen unter Unsicherheiten ergeben. Die prototypischen Darstellungsformen wurden sowohl von Experten auf dem Gebiet der gebrauchstauglichen Systemgestaltung als auch der Prozessführung evaluiert. Das Ergebnis ist ein klarer Darstellungsfavorit, welcher sich direkt in die konventionellen Bedienoberflächen von Leitsystemen einbinden lässt und für lineare Systeme mit relativ geringem Aufwand technisch realisierbar ist.
The use of digital process control technology in chemical engineering offers a variety of possibilities for complex automation systems. Under the so called advanced process control methods, model-based algorithms exhibit the most applications. Increasing importance has been attached to them due to their high potential with respect to the optimization of plant operation. However, not all implemented systems achieved the expected benefits. This is mainly because of shortcomings and difficulties encountered during operation. As a result, operator acceptance of the systems is often very low. This is due mainly to the complexity of the applied control algorithms, the workload for process monitoring and finally the lack of an established human-machine-interface. The systems are frequently of low ergonomic quality, they lack transparency, and fail to conform with user expectations. The development of a human-machine-interface for model-based control systems is presented. In order to improve acceptance, the approach is focused on the adequate visualization of the quality of the underlying process models. The model quality is understood as a system-inherent property which is strongly linked to the reliability of the control system. It influences the performance of the control system and is also an important factor for process monitoring and supervisory control. An indirect quantity for the assessment of the model quality can be obtained by uncertainty indicators of model-based process data. The transparent visualization is the basis for the evaluation of the system’s performance. It has a positive effect on the correlation of the subjective perception of the user and the reliability of the system, and is thus the key requisite for their acceptance. Guidelines and draft proposals are presented for the visualization of model-based process data and its uncertainty, developed in cooperation with usability experts. Based on the results, various prototype visualization formats for the curve representation in the trend display are presented. They were implemented as an emulation of the user interface and connected to the process control system of a pilot distillation plant. The setting was determined by typical applications of model-based systems: soft-sensors, model-based control and steady state optimization. For the quantification of the quality of the process models and for the determination of the uncertainty of the model based data, stochastic algorithms were applied. The challenges of dealing with complex and nonlinear dynamic systems in process engineering as well as with the determination of optimal decisions under uncertainty are illustrated. The prototype visualization formats have been evaluated by usability experts and operators, and the result is a clear favorite for the trend display, which can be easily integrated in existing standard process control systems and can be implemented for linear process models with reasonable effort.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-19161
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/2195
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1898
Exam Date: 11-Apr-2008
Issue Date: 8-Jul-2008
Date Available: 8-Jul-2008
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): Bedienen und Beobachten
Nutzerzentrierte Gestaltung
Optimierung unter Unsicherheiten
Zuverlässigkeit modellbasierter Automatisierungssysteme
Optimization under uncertainty
Process monitoring
Reliability of model-based control systems
User-centered design
Usage rights: Terms of German Copyright Law
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